TL;DR：
在消费信贷市场趋于饱和的背景下，以腾讯天御金融风控大模型为代表的AI大模型正通过融合海量知识、多模态数据和先进算法，彻底变革传统风控模式，实现对“中间客群”的精准识别与高效管理，开启金融信任的“模型对抗”新纪元。
金融行业，特别是消费信贷领域，正经历一场由数据饱和与市场精细化运营所驱动的深刻变革。传统风控模型面对日益复杂的欺诈手段和对“中间客群”的精细化识别需求时，往往力不从心。这不仅体现在对小样本或零样本场景的建模难题上，更在“模型对抗”这一新常态下显得尤为紧迫。正是在这一背景下，以大模型为核心的智能风控新范式应运而生，不仅是技术层面的突破，更是商业模式与社会信任机制的深层演化。
大模型：金融风控的“全知”之眼与敏捷范式
金融风控的本质是对不确定性的管理与预测。在信贷市场从“拉新”转向“存量挖掘”的今天，如何高效、精准地识别和管理处于“边缘”的“中间客群”成为各金融机构的核心挑战。这部分客群数据样本可能不足，行为模式复杂多变，使得基于规则或传统机器学习的浅层模型难以有效覆盖其风险。
腾讯算法专家欧阳天雄在即将到来的AICon深圳站所分享的《大模型驱动下的智能风控落地实践》，为这一困境提供了破局之道。其核心在于腾讯云天御金融风控大模型所构建的“融合全要素知识”理念。该模型不再是单一规则或简单统计的堆砌，而是深度融合了腾讯安全超过15年的海量欺诈知识、专家经验及多场景风控模型能力。这种融合不仅体现在多模态数据的异构反欺诈融合上，更通过自研的“预训练+微调”框架，实现了对风险表征的细粒度解耦和模型能力的显著提升。
技术细节层面，其创新点在于：
- 无监督预训练+有监督微调：大模型通过海量非结构化数据进行预训练，学习到丰富的金融风控领域知识和模式，从而弥补了传统模型在小样本/零样本场景下的知识盲区。随后，利用少量有标签数据进行微调，快速适应特定业务场景，极大地提升了模型迭代的敏捷性。
- MOE（Mixture of Experts）全场景训练：通过混合专家模型架构，针对不同的风险类型或业务场景分配不同的“专家”子模型，实现对复杂、多变风险的精准捕捉和识别，尤其适用于应对“模型对抗”中快速演进的欺诈手段。
- 风险表征的细粒度解耦：这是大模型在理解复杂风险方面超越传统模型的关键。它能够将看似混杂的风险信号拆解为更底层、更独立的风险因子，从而提供更具解释性和可控性的风险评估。
值得强调的是，腾讯云天御金融风控大模型不仅在技术上追求前沿，还在行业标准制定上发挥了关键作用，参与发布了IEEE金融风控大模型国际标准1。这不仅彰显了其技术领先性和权威性，也为整个行业提供了可参考的范式，有助于构建更健全的AI风控生态。
从“拉新”到“深耕”：大模型重塑消费金融商业逻辑
在消费信贷市场趋于饱和、用户获取成本高企的背景下，金融机构的增长逻辑已从单纯的“拉新”转向“存量挖掘”。这意味着更深入地理解现有客户，更高效地激活“中间客群”的潜在价值。传统风控模型在这一转型期面临的挑战是，它们往往只能服务于高风险和低风险的两极，而对中间地带的客户，由于缺乏足够的数据维度或算力支撑，难以进行有效判断，导致这部分客群被“浪费”。
大模型的介入，正打破这一商业瓶颈。通过提供“低门槛动态风险治理”的能力，它使得金融机构能够：
- 提升“中间客群”的获客与风险效率：大模型能够从海量、异构数据中挖掘出传统模型难以捕捉的细微风险信号，从而将原本被误判为高风险或无法评估的“中间客群”精确识别出来，转化为可触达、可服务的优质客户。这直接转化为潜在的业务增长点。
- 实现“测试+敏捷迭代”的运营策略：在“模型对抗”的新时代，欺诈手段演变速度加快，要求风控模型具备快速响应和迭代的能力。大模型的泛化能力和易于微调的特性，使得金融机构可以更频繁、更敏捷地测试新的风控策略，迅速部署更新的模型，保持对欺诈者的领先优势。
- 赋能MaaS平台端到端服务：腾讯云天御金融风控大模型通过MaaS（Model-as-a-Service）平台对外输出能力，将复杂的大模型技术封装为易于调用的服务。这降低了中小金融机构使用前沿AI风控技术的门槛，加速了行业整体的智能化升级，形成了新的产业价值链和协作模式。腾讯作为技术服务提供商，通过提供基础设施和模型能力，占据了B2B市场中的重要位置。
这种转型不仅是效率的提升，更是对金融服务可及性的一次拓展。通过更精细的风险评估，更多原本被拒之门外的用户有望获得金融服务，从而促进普惠金融的发展，但也带来了新的伦理挑战。
“模型对抗”时代的博弈与治理：AI风控的社会未来
欧阳天雄演讲提纲中提出的“风控进入‘模型对抗’新时代”概念，深刻揭示了智能风控的未来图景。这并非简单的技术升级，而是一场永无止境的智能博弈：欺诈者利用AI寻找漏洞，风控模型则利用更强大的AI进行识别和防御。这种动态平衡将是未来金融安全的核心特征。
然而，大模型在提升效率和精准度的同时，也引发了深层次的社会与伦理思考：
- 公平性与偏见：大模型依赖海量数据训练，若数据本身存在偏见，模型输出的风险评估也可能放大这种偏见，导致某些群体被不公平地对待。如何在保障模型性能的同时，确保其决策的公平性和透明度，是未来治理的关键。
- 隐私保护与数据安全：金融风控大模型需要整合多源异构数据，这对其数据处理和存储的安全性提出了更高要求。如何在利用数据价值和保护用户隐私之间取得平衡，需要严格的法规和技术保障。
- 责任归属与可解释性：当大模型做出关键风险决策时，其决策逻辑往往是“黑箱”。一旦发生误判或损失，责任如何归属？如何提升大模型的可解释性，使其决策过程更透明、更可审计，是构建社会信任的基石。
IEEE国际标准的发布，正是行业在技术发展初期便试图建立伦理护栏和治理框架的体现。这预示着未来金融AI不仅要追求技术上的“智”，更要强调社会责任的“仁”。未来3-5年，我们预计金融风控将不再是单一技术点的竞争，而是AI能力、数据治理、伦理标准与监管框架的系统性竞争。具备跨领域协同能力、能在“模型对抗”中持续迭代、并能积极参与全球治理的机构，将成为新时代的领跑者。
总体而言，腾讯天御金融风控大模型及其所代表的智能风控新范式，预示着金融服务正迈向一个更精准、更高效、更具韧性的未来。它不仅优化了商业流程，更在深层次改变了金融风险的定义、管理方式乃至社会信任的构建模式。
引用
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腾讯云携手IEEE发布全球首个金融风控大模型标准 · 新华报业网（2024/3/13）· 检索日期2024/7/24 ↩︎